PHÂN LOẠI ẢNHPHI GIÁM ĐỊNH VÀ MA TRẬN ĐÁNH GIÁ SAI SỐ BỘ MÔN ĐỊA TIN HỌC... Phân loại phi giám định 2.. Ghép nhĩm phân cấp Quy trình ghép nhĩm phân cấp Tính ma trận khoảng cách giữa các
Trang 1PHÂN LOẠI ẢNH
PHI GIÁM ĐỊNH VÀ MA TRẬN ĐÁNH GIÁ SAI SỐ
BỘ MÔN ĐỊA TIN HỌC
Trang 2NỘI DUNG
1 Phân loại phi giám định
2 Ma trận đánh giá sai số phân loại
Trang 31 Phân loại phi giám định
a Ghép nhóm phân cấp
Gộp từng cặp nhóm có khoảng cách không gian phổ ngắn nhất cho đến khi đạt được số nhóm yêu cầu
k: số kênh phổ
1 k
1 i
2 i 2 i
1 2
x (
d
Trang 41 Phân loại phi giám định
a Ghép nhĩm phân cấp
Quy trình ghép nhĩm phân cấp
Tính ma trận khoảng cách giữa các nhĩm
Chọn khoảng cách
Số giới hạn của nhĩm - N
Tìm cặp nhĩm cĩ khoảng cách cực tiểu
Gộp cặp
Tính ma trận khoảng cách mới giữa cá c
nhĩm sau khi gộp
Số nhĩm = N
Đúng Sai
DỪNG
ố lần gộp
ố lượng nhóm
Trang 51 Phân loại phi giám định
b Ghép nhóm không phân cấp
- Số nhóm được ấn định tạm thời trước
- Ghép các pixel vào nhóm sao cho khả năng phân cách giữa các nhóm là cao
- Tính lại trọng tâm nhóm và điều chỉnh số nhóm
- Lặp vòng lại cho đến khi đạt số nhóm yêu cầu
Trang 61 Phân loại phi giám định
b Ghép nhóm không phân cấp - ISODATA
Gỡ nhóm và các thành viên rời nhỏ nhất
Tính trọng tâm các nhóm sơ khởi
Định vị lại các thành viên Chọn các tham số
Sửa trọng tâm tất cả các nhóm
Sửa trọng tâm tất cả các nhóm
Hội tụ
Ghép xong nhóm
Sai Đúng
Sai
Đúng
Thống kê nhóm
DỪNG
Phương pháp Định vị lại
Trang 71 Phân loại phi giám định
b Ghép nhóm không phân cấp - ISODATA
Trang 81 Phân loại phi giám định
b Ghép nhóm không phân cấp - ISODATA
Trang 91 Phân loại phi giám định
b Ghép nhóm không phân cấp - ISODATA
Trang 101 Phân loại phi giám định
b Ghép nhóm không phân cấp - ISODATA
Trang 111 Phân loại phi giám định
b Ghép nhóm không phân cấp - ISODATA
Trang 122 Ma trận sai số phân loại
otal
otal
()1 ()2 (K-)1 ( )K
()2
(K-)1
( )K
()1
ij
k k
O
k
O1 -1 O1 k
k
O -1 1
k
O 1
O22 O2 k -1 O2 k
k
O -1 K-1 kO - k1
k k
O -1
k
O -1 2
k
O 2
+
+
+
S 2
+
S 1
k
S -+1
k+
+k
S -1 +kS
K
j 1
K
i 1
n =
Trang 132 Ma trận sai số phân loại
K
j 1
i
ij = S O
K
i
j
1
ij = S O
k
i
k
j
i k
i
j k
j
n
ij 1
S S
= O
Tổng hàng i
Tổng số pixel loại i thực
Tổng cột j
Tổng số pixel loại j giải đoán
Tổng số pixel
Trang 142 Ma trận sai số phân loại
% 100
*
1
n
O T
K i
ii
% 100
*
i
ii i
i
S
O
S t
% 100
*
j
jj j
j
S
O
S t
Độ chính xác toàn cục
Tỷ lệ phần trăm sai số
bỏ sót
Tỷ lệ phần trăm sai số
thực hiện
Trang 152 Ma trận sai số phân loại
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) Total (1) 441 0 0 0 0 0 0 441
(2) 0 120 0 0 0 0 0 120
(3) 0 0 110 0 0 0 0 110
(4) 0 0 0 121 0 0 0 121
(5) 0 0 0 0 195 0 0 195
(6) 0 0 0 0 0 35 0 35
(7) 0 0 0 0 0 0 12 12
Total 441 120 110 121 195 35 12 1034
0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
100 %
Trang 162 Ma trận sai số phân loại
Chỉ số Kappa
Ќ = (T – E)/(1 – E)
A B C D Total
A 35 14 11 1 61
B 4 11 3 0 18
C 12 9 38 4 63
D 2 5 12 2 21
Total 53 39 64 7 163
Ma trận tích của hàng và cột biên
T = (35+11+38+2)/163 = 0,528
E = 8114 / 26569 = 0,305
321 ,
0 695 , 0
223 , 0 305
, 0 1
305 , 0 528 , 0